Исследование
рынков
Голубков
Е.П.
Маркетинг
в России и за рубежом >
№1 1999
Важнейшими
направлениями исследований рынков является определение текущих и прогнозных величин
спроса различного вида и показателей рыночной доли для конкретных рынков (рыночных
сегментов). Чтобы сделать рассмотрение данных вопросов достаточно предметным целесообразно
провести классификацию рынков и различных видов рыночного спроса.
1.
Классификация рынков
В
общеэкономическом плане под рынком понимается место, где собираются для совершения
акта купли – продажи как продавцы, так и покупатели, все субъекты купли-продажи
определенных товаров. В маркетинге обычно под рынком понимается совокупность всех
потенциальных потребителей, испытывающих потребность и имеющих возможность ее
удовлетворить в товарах определенной отрасли.
Рынок
создается вокруг различных объектов, представляющих какую-нибудь ценность. В этом
плане говорят о рынке потребительских товаров, рынке труда, рынке ценных бумаг,
рынке капитала и т.д. В зависимости от вида потребителей различают следующие типы
рынков : потребительский рынок и рынки организаций или организационные рынки.
Последние подразделяются на рынки продукции производственно-технического назначения,
рынки перепродаж и рынки государственных учреждений.
Потребительский
рынок – совокупность индивидов и семей, покупающих товары и услуги для личного
потребления. Рынки потребительских товаров характеризуются массовым потребителем,
разнообразной конкуренцией, децентрализованной структурой.
Рынок
продукции производственно-технического назначения – совокупность организаций и
частных лиц, приобретающих товары и услуги, которые используются при производстве
других продуктов. Ключевой стратегией маркетинга продукции производственного назначения
является системная продажа, при реализации которой покупатель совершает системную
закупку.
Системная
закупка – закупка пакетного решения проблемы с целью избежать закупок отдельных
составляющих данной проблемы. Например, закупка правительством систем вооружения
через генерального подрядчика вместо самостоятельных закупок отдельных компонентов
данных систем по отдельности. В системную закупку обычно также входит набор услуг.
Рынок
перепродаж – совокупность организаций и индивидуальных лиц, приобретающих товары
с целью их перепродажи или сдачи в аренду.
Рынок
государственных учреждений – государственные учреждения всех уровней (с общегосударственного
до местного), покупающие или арендующие товары и услуги для выполнения своих функций.
В
отличие от потребительского рынка рынок продукции производственно-технического
назначения характеризуется меньшим числом покупателей, однако закупающих продукцию
в большем количестве. Например, закупка автопокрышек автомобилестроительными компаниями.
Кроме
того, величина закупок продукции производственно-технического назначения определяется
спросом на конечную продукцию, например, – на легковые автомобили.
Можно
выделить следующие особенности организационных рынков по сравнению с рынками потребительских
товаров:
Они
является более профессиональными, особенно относительно покупателей.
В принятии
решения о покупке, как правило, принимает участие несколько человек.
Продавец
и покупатель в большей степени зависят друг от друга.
Стремятся устанавливать
долгосрочные контакты.
Гораздо чаще используются прямые покупки.
При выборе
покупки гораздо меньшую роль играют эмоциональные факторы.
Многие организационные
рынки характеризуются неэластичным спросом, т.е. спрос слабо реагирует на изменение
цены. Вряд ли фабрики готовой одежды больше будут закупать материала при снижении
на него цены. В данном случае объем подобных закупок скорее диктуется величиной
спроса на готовую продукцию.
В
зависимости от того, кто доминирует на рынке, последний подразделяется на рынок
продавца и рынок покупателя.
Рынок
продавца характеризуется более сильной позицией на нем продавцов по сравнению
с покупателями.
Рынок
покупателя характеризуется более сильной позицией на нем покупателей по сравнению
с продавцами.
В
зависимости от степени вовлеченности потребителя в процесс продаж выделяют: потенциальный
рынок; доступный рынок; квалифицированный доступный рынок; целевой рынок; освоенный
рынок.
Потенциальный
рынок – совокупность потребителей, проявляющих некоторый интерес к определенному
продукту.
Доступный
рынок – группа потребителей, имеющих интерес, средства и доступ к определенному
продукту.
Квалифицированный,
доступный рынок – совокупность потребителей, имеющих интерес, средства, доступ
к рынку, а также удовлетворяющих законодательным требованиям, например ,возрастным
ограничениям на вождение автомобиля.
Освоенный
рынок – совокупность потребителей, уже купивших какой-то продукт.
Очевидно,
что при проведении сегментации рынка надо принимать в расчет те или иные его особенности,
учитывать своеобразие продуктов, реализуемых на разных рынках.
2.
Виды рыночного спроса и его определение
В
основе процесса выбора целевых рынков лежит изучение такого базового показателя
как рыночный спрос. Рыночный спрос – это общий объем продаж на определенном рынке
(частном или совокупном) определенной марки товара или совокупности марок товара
за определенный период времени.
На
величину спроса оказывают влияние как неконтролируемые факторы внешней среды,
так и маркетинговые факторы, представляющие собой совокупность маркетинговых усилий,
прилагаемых на рынке конкурирующими фирмами.
В
зависимости от уровня маркетинговых усилий различают первичный спрос, рыночный
потенциал и текущий рыночный спрос.
Первичный
или нестимулированный спрос – суммарный спрос на все марки данного продукта, реализуемые
без использования маркетинга (рис. 1).
Рис.
1. Зависимость спроса от затрат на маркетинг
Это
спрос, который “тлеет” на рынке даже при отсутствии маркетинговой деятельности.
С точки зрения влияния маркетинговой деятельности на величину спроса выделяют
два крайних типа рынка: расширяющийся рынок и нерасширяющийся рынок; первый –
реагирует на применение инструментов маркетинга, второй – не реагирует.
Рыночный
потенциал – это предел, к которому стремится рыночный спрос при приближении затрат
на маркетинг в отрасли к такой величине, что их дальнейшее увеличение уже не приводит
к росту спроса при определенных условиях внешней среды. C определенными допущениями
в качестве рыночного потенциала можно рассматривать спрос, соответствующий его
максимальному значению на кривой жизненного цикла какого-то продукта для стабильного
рынка. В этом случае предполагается, что конкурирующие фирмы для поддержания спроса
прилагают максимально возможные маркетинговые усилия. Факторы внешней среды оказывают
существенное влияние на рыночный потенциал. Например, рыночный потенциал легковых
автомобилей в период спада экономики намного меньше, чем в период ее процветания.
Кроме
того, выделяют абсолютный потенциал рынка, который следует понимать как предел
рыночного потенциала при нулевой цене. Полезность этого понятия в том, что оно
позволяет оценить порядок величины экономических возможностей, которые открывает
данный рынок. Так абсолютный потенциал рынка легковых автомобилей может определяться
общей численностью населения, начиная с возраста получения водительских прав.
Очевидно, что существует большой разрыв между абсолютным потенциалом рынка и рыночным
потенциалом. Эволюция абсолютного рыночного потенциала обусловлена такими внешними
факторами, как уровень доходов и цен, привычки потребителей, культурные ценности,
государственное регулирование и т.п. Данные факторы, на которые предприятие не
имеет реального воздействия, могут оказать решающее влияние на развитие рынка.
Иногда предприятия могут оказать косвенное влияние на эти внешние факторы (например,
путем лоббирования снижения возраста получения водительских прав), но эти возможности
ограничены. Поэтому основные усилия предприятий направлены на предвидение изменения
внешней среды.
Далее
выделяют текущий рыночный спрос, характеризующий объем продаж за определенный
период времени в определенных условиях внешней среды при определенном уровне использования
инструментов маркетинга предприятиями отрасли.
Под
селективным спросом понимается спрос на определенную марку какого-либо товара;
возникновение и развитие этого спроса стимулируется путем концентрации маркетинговых
усилий в достаточно узком направлении.
Другим
важным показателем, величину которого необходимо определять и прогнозировать,
является показатель рыночной доли. Рыночная доля – это отношение объема продаж
определенного товара данной организации к суммарному объему продаж данного товара,
осуществленному всеми организациями, действующими на данном рынке. Этот показатель
является ключевым при оценке конкурентной позиции организации. Данное положение
вытекает из следующего: если у организации выше показатель рыночной доли, то она
больше реализует продукта на данном рынке, следовательно, она больше производит
данного продукта, поскольку объем выпуска должен соответствовать величине потенциальной
реализации. Если организация выпускает больше продукта, то себестоимость единицы
продукта у этой организации, вследствие действия масштабного экономического фактора,
согласно которому, чем выше объем выпуска, тем ниже величина себестоимости, будет
ниже по сравнению с другими конкурентами. Следовательно, позиции данной организации
в конкурентной борьбе будут более предпочтительными.
Показатели
спроса на ряд товаров, рынки которых характеризуются ограниченным числом поставщиков
(в первую очередь олигополистические рынки, поддается статистическому анализу,
поскольку собирается и публикуется информация об объемах проданной продукции и
оказанных услугах в самых различных аспектах: для международных рынков, рынков
отдельных стран и регионов, в разрезе отдельных отраслей и предприятий. Однако
для многих видов товаров детальная, надежная статистическая информация отсутствует.
Поэтому для определения и прогнозирования величин спроса и других рыночных характеристик
требуется проводить специальные маркетинговые исследования, содержание которых
будет охарактеризовано ниже.
3.
Подходы к изучению рынков
Дополняя
и развивая вышесказанное, можно придти к выводу, что рынки потребительских товаров
и продукции производственно-технического назначения изучаются главным образом
на основе использования трех подходов: 1. посредством анализа вторичной информации;
2. путем исследования мотивации и поведения потребителей; 3. путем анализа выпускаемой
и реализуемой продукции.
В
рамках первого подхода изучаются все документы, представляющие интерес для предприятия,
изданные статистическими органами, различными министерствами, торговыми палатами,
региональными органами управления, а также являющиеся результатом специальных
немаркетинговых исследований. Такая информация является достаточно дешевой, даже
бесплатной, относительно легко доступной. Очевидно, что информация может являться
закрытой, неполной, недостаточно детализированной, например, не быть представленной
в достаточно подробном номенклатурном разрезе. Поэтому для получения надежных
результатов ее обычно явно недостаточно.
С
учетом сделанных оговорок отметим, что в результате изучения документов можно
получить общую картину импорта и экспорта, структуры производства, а также структуры
потребления по видам продукции и отраслям.
Но
изучение документов не может дать оперативной информации требуемого качества;
оно дает лишь некоторую статистику о производстве и сбыте изучаемой продукции.
Однако номенклатура продукции обычно слишком укрупнена, поэтому данную информацию
порой невозможно использовать для нужд конкретного предприятия.
Второй
подход к изучению рынка предполагает исследование мотивации и поведения потребителей
путем проведения специальных обследований: интервьюирования, собеседований, заполнения
анкет, т.е. здесь применяются как методы социологических исследований, так и экспертные
оценки. В последнем случае в качестве опрашиваемых выступают профессионалы-эксперты,
глубоко разбирающиеся в проблеме: пользователи, влияющие на выбор продавца, покупатели,
для которых продукт не имеет никаких тайн. Поэтому специалист, который проводит
подобное исследование должен хорошо знать соответствующий рынок и исследуемый
продукт, обладать информацией о компаниях-производителях и посреднических организациях.
Здесь
необходимо иметь ввиду, что мотивация покупок продукции производственно-технического
назначения является рациональной, и в существенно меньшей степени эмоциональной,
по сравнению с покупкой потребительских товаров.
Выборка
в случае изучения продукции производственно-технического назначения охватывает
не отдельных людей, а предприятия. Когда проводят анкетирование в промышленной
сфере, то выборка, как правило, невелика (исключение составляют атомизированные
рынки, где потенциальные потребители представлены большим количеством предприятий),
замены не возможны: существуют компании, которые надо обязательно опросить, например,
крупные фирмы – лидеры в своей отрасли.
В
случае атомизированных рынков существует большая возможность формирования выборки
предприятий на репрезентативной основе, включив в нее предприятия разных размеров
и уровня рыночной деятельности.
При
обследовании продукции производственно-технического назначения необходимо учитывать,
что в процессе подготовки и принятия решения о покупке принимают участие различные
специалисты и руководители предприятия, входящие в состав его закупочного центра.
Помимо
изучения мнений потребителей изучается также мнение руководителей и специалистов
посреднических, дистрибьюторских организаций, а также предприятий-производителей.
Здесь
важно учитывать одно важное обстоятельство. Спрос на продукцию производственно-технического
назначения является производным от спроса на конечные потребительские товары,
при изготовлении которых она используется. Поэтому в прогнозных целях необходимо
изучать не только существующих и потенциальных потребителей продукции производственно-технического
назначения, но и также и рынок соответствующих конечных товаров.
В
промышленной среде очень распространено недоверие к анкетированию, особенно среди
тех, на деятельность которых могут повлиять полученные результаты. На предприятиях-производителях
– это производственники, работники конструкторского бюро, возможно, руководство
предприятия. Это объясняется целым рядом причин: в промышленной среде зачастую
предпочтение отдается производству (количество, качество, себестоимость), технические
специалисты, как правило, не имеют экономического образования, не знакомы со спецификой
маркетинга продукции производственно-технического назначения. Технические специалисты
полагают, что все знают о своей продукции, ее высокое качество представляется
им достаточным условием, чтобы найти покупателя. Проводимые исследования не дают
столь точных количественных результатов, на которые они рассчитывают. На основе
данных исследований довольно трудно оценить эффективность планируемых действий
на рынке.
Изучение
мнений руководителей и специалистов посреднических торговых организаций, получение
у них необходимой информации зачастую еще более сложная задача, чем проведение
исследований на предприятиях-изготовителях. Здесь возникают проблемы сохранения
коммерческой тайны и этического плана, связанные с предоставлением информации
о продукции (отношение потребителей, объемы продаж и т.п.) фирм-конкурентов. Многое
зависит от умения маркетолога “добыть” необходимую информацию даже в неблагоприятных
условиях.
В
благоприятных условиях методика проведения обследований подобного рода вытекает
из общих методических рекомендаций, ранее рассмотренных в данном цикле статей.
При
проведении маркетинговых исследований, особенно когда нет возможности получить
надежную количественную информацию на основе одного из рассмотренных подходов,
следует использовать параллелельно все три подхода. Конечные результаты (например,
величина спроса, показатель рыночной доли) могут представлять средние (средневзвешенные)
оценки, полученные разными путями и из разных источников.
Ниже
приводится вопросник для изучения тенденций эволюции рынка.
Вопросник
для оценки тенденции эволюции рынка
Какова
емкость глобального рынка (в физическом и денежном выражении)?
Какова емкость
отдельных рыночных сегментов?
Какова рыночная доля на глобальном рынке и на
отдельных рыночных сегментах?
Какая тенденция изменения рынка и рыночных сегментов
имеет место (рост, стагнация, спад)?
Каково среднее потребление на душу населения,
семью, клиента?
Каково значение уровня насыщения рынка?
Какова степень
оснащенности семьи или фирмы товарами данного вида?
Каков средний срок службы
товара?
Какая доля продаж обусловлена спросом на замену?
Имеют ли продажу
сезонную структуру?
Каковы товары-заменители, выполняющие ту же функцию?
Каковы
главные нововведения у потребителей, которые могут изменить их отношение к данному
товару?
Этот, разумеется, неполный перечень вопросов лишь указывает, информацию
какого типа следует отыскивать. Если речь идет о продукции производственно-технического
назначения, вопросы должны касаться не только непосредственных потребителей, но
также и конечных потребителей.
4.
Оценка текущего спроса
Наибольшее
практическое значение имеет определение и прогнозирование текущего рыночного спроса.
В общем случае определение текущего рыночного спроса в денежном исчислении (Q)
осуществляется по формуле:
Q
= n * q * p,
где
n – число покупателей данного вида товара на рынке в целом или на рынке конкретного
региона;
q – число покупок покупателя за исследуемый период времени;
p
– средняя цена данного товара.
В
эту базовую формулу при ее конкретизации под конкретные виды товаров надо учесть
дополнительные факторы, определяющие спрос на эти товары. Так, например, при определении
спроса на товары длительного пользования в результате проведения маркетинговых
исследований надо оценить спрос на замену. Для этого нужны следующие данные:
объем
имеющегося у потребителей парка исследуемого товара длительного пользования;
распределение
этого парка по сроку службы (с учетом факторов физического, экономического и психологического
старения);
темп замены товара;
возможность появления новых альтернатив
замены.
Спрос на замену находится в прямой зависимости от размера парка и
срока службы товара длительного пользования. Темп замены необязательно совпадает
с темпом прекращения срока службы, под которым понимается доля товара длительного
пользования, прекращающих существование. Товар может устареть потому, что его
экономические показатели стали неудовлетворительными или потому, что он просто
вышел из моды.
В
общем случае темп прекращения срока службы связан обратной зависимостью с длительностью
этого срока. Например, если средний срок службы равен 12 годам, средний темп прекращения
этого срока составляет : (1:12) 100 = 8,3 %.
Например,
во Франции [8] реальный средний срок службы автомобилей десять лет назад составлял
10-11 лет. Если предположить, что он достигнет 12, лет, то темп прекращения срока
пользования будет равен примерно 8%, что соответствует спросу на замену порядка
1,7 миллионов машин. Если , напротив, принять, что средний срок службы не превысит
9 лет, то темп прекращения срока пользования составит около 11,1%, что соответствует
спросу на замену в размере 2,1 миллиона машин.
Некоторые
данные, необходимые для оценки спроса, например, данные об имеющемся парке товара
и его возрастном распределении, могут быть получены из анализа прошлых продаж.
Необходимая оценка распределения по срокам службы может быть найдена на основе
выборочного исследования владельцев товара, например тех, которые заняты заменой
имеющегося у них изделия. Могут быть также изучены и причины (факторы) замены.
Значительная часть продаж товаров длительного пользования соответствует спросу
на замену, особенно в экономически развитых странах, где уровень оснащенности
домашнего хозяйства такими товарами уже достаточно высок, а прирост населения
незначителен.
Исходные
данные и методы расчета спроса на продукцию производственно-технического назначения,
за исключением некоторых различий, о которых речь пойдет ниже, по сути являются
теми же, что и для потребительских товаров.
Текущий
рыночный спрос часто определяются на основе нормативного метода. Данный метод
предполагает последовательную декомпозицию потенциала рынка вплоть до нахождения
оценки спроса на конкретный товар или марку на основе использования ряда нормативов
и долевых показателей. В качестве примера рассмотрим случай фирмы, продающей добавку
(продукция производственно-технического назначения), предназначенную для применения
совместно с реактивами для смягчения воды в котельных. Поскольку многие предприятия
пока еще не используют данную добавку, требуется оценить текущий и возможный потенциал
рынка, а также реальный уровень спроса в определенной географической зоне. Расчет
производится следующим образом:
На
основе отчетной, нормативной и статистической информации было определен [4]объем
потребления воды всеми фирмами определенного региона, имеющими котельные – 7 500000гл;
норма
расхода средства смягчения на литр воды 1%;
доля фирм, применяющих это средство:
72%;
норма расхода добавки на литр средства: 9%;
Рассчитывается возможный
потенциал рынка:
7500000
гл х 0,01 х 0,72 х 0,09 = 486000 л;
Исследования
показали, доля фирм, уже применяющих добавку, равна 54%;
Исходя
из этих данных определяется суммарный текущий рыночный спрос:
7500000
гл х 0,01 х 0,72 х 0,09 х 0,54 = 262000 л.
Если
цель фирмы в том, чтобы добиться доли рынка 40%, продажи товара в данном регионе
(текущий рыночный спрос для фирмы) должны быть доведены до 105000л.
Трудность
данного метода, очевидно, состоит в нахождении соответствующих нормативов и долевых
показателей. Их получение обычно требует проведения специальных исследований.
В то же время видно, что погрешность в каждом множителе переносится на каждый
следующий уровень и на итоговый результат. Чтобы избежать этой опасности, следует
использовать несколько наиболее вероятных значений, т.е. получать не одну оценку,
а их диапазон. В любом случае данный метод следует применять совместно с другими
аналитическими методами.
Более
углубленный анализ спроса направлен на обнаружение наиболее важных реальных факторов,
влияющих на объем продаж, и на определение их относительного влияния; наиболее
часто анализируются такие факторы, как цены, уровень дохода, структура потребителей
и влияние различных методов продвижения продукта. При проведении такого анализа
широко используются методы математической статистики.
Так
при определении спроса может использоваться метод ведущих индикаторов. Ведущие
индикаторы – показатели или их временные ряды, изменяющихся в том же направлении,
что и исследуемый показатель, но опережая его по времени, например, рост показателей
жизненного уровня опережает показатель роста спроса. Таким образом, изучая динамику
изменения показателей жизненного уровня, можно сделать выводы о возможном изменении
показателя спроса на определенную продукцию.
При
оценке рыночного потенциала регионов или стран часто используют индикаторы покупательной
способности. Цель при этом состоит в измерении привлекательности рынка по средневзвешенному
значению трех ключевых компонентов любого потенциала рынка, т.е.:
-
количества потребляющих единиц,
-
покупательной способности этих потребляющих единиц,
-
готовности этих потребляющих единиц к расходам.
Статистические
индикаторы этих трех переменных определяются для выбранной территориальной базы
(страна, область, район, город), после чего определяется средневзвешенный индекс
для каждой зоны. Существует два подхода к его определению: использовать стандартный
индекс покупательной способности (ИПС), который предлагают фирмы по изучению рынка,
или построить индекс специально для анализируемого сектора или гаммы товаров.
Изложенные
подходы используются и при прогнозировании спроса. В этих целях в модели спроса
включаются прогнозные оценки отдельных ее параметров.
5.
Общая характеристика методов прогнозирования
Проблема
прогнозирования, вследствие быстрых, порой плохо предсказуемых изменений внешней
среды, за последнее десятилетие стала особенно сложной. С учетом этих трудностей
и критичности ошибок в прогнозах некоторые специалисты были вынуждены заговорить
о тщетности прогнозирования. На самом деле прогнозирование – это обязанность,
которую в явной или неявной форме неизбежно должны выполнять все организации.
Помимо
получения возможных будущих оценок тех или иных исследуемых параметров, целью
прогнозирования также является побуждение к размышлению о том, что может произойти
во внешней среде и к каким последствиям для фирмы это приведет. Прогнозирование
повышает бдительность менеджеров и, следовательно, их способность реагировать
на изменения. Этот эффект достигается даже тогда, когда план не выполнен в связи
с тем, что некоторые гипотезы, положенные в основу прогнозного сценария, не материализовались.
Методы
прогнозирования, как и все методы, используемые при проведении маркетинговых исследований,
можно классифицировать на эвристические, при применении которых преобладают субъективные
начала и на экономико-математические методы, при применении которых преобладают
объективные начала, к числу которых относятся статистические методы .
Эвристические
методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены
в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого
доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории
методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы. Причем
опрашиваемые, давая свои оценки, могут основывать свои суждения, как на голой
интуиции, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики
и расчетов.
Так
при прогнозировании спроса изучаются предпочтения потребителей; в качестве экспертов
может рассматриваться торговый персонал, обслуживающий определенные территории,
дилеры, дистрибьютеры, консультанты по маркетингу и т.д.
При
использовании экономико-математических методов подходы к прогнозированию четко
сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно придут
к получению такого же прогноза.
Если
при применении экспертных методов структура причинно-следственных связей, используемая
разными экспертами, может быть различной, то при использовании экономико-математических
методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях,
поддающихся объективному наблюдению и измерению.
Определение
системы факторов и причинно-следственной (казуальной) структуры исследуемого явления
– исходная точка экономико-математического моделирования.
На
самом деле все эти методы являются взаимодополняющими. Эффективная прогнозная
система должна обеспечить возможность использования любого из этих методов.
Примером
сложной задачи прогнозирования, которая не решается с помощью какого-то одного
метода, является прогнозирование объема продаж нового товара. При проведении маркетинговых
исследований оцениваются объемы продаж нового товара в течение первых лет (скажем
трех) после выпуска. Для этой цели могут быть применены экспертные методы, методы
опросов, проведение продаж на контрольном рынке.
Экспертные
оценки, сформулированные специалистами по маркетингу, базируются на сведениях,
собранных на стадии предварительного анализа и учитывающих данные о продажах конкурентов,
размере потенциального рынка, общем спросе, долях продуктов различных марок на
рынке, доступности сбытовых сетей и др.
Недостающая
информация собирается путем прямых опросов потенциальных пользователей, торговцев,
поставщиков и, если это возможно, конкурентов.
Проверка
рынка, или контрольная продажа, в ходе которой наблюдается реальное рыночное поведение
покупателей, позволяет оценить уровень пробных и повторных закупок и объем потенциальных
продаж нового товара. Можно также провести пробные продажи по месту жительства
или эксперименты в специальных лабораториях-магазинах.
Данные
методы обычно применяются совместно. Используя любой из перечисленных или какой-либо
иной подход, служба маркетинга должна установить перспективный объем продаж нового
товара, на основе которого разрабатываются стратегии запуска товара.
Ясно,
что в условиях сильно изменчивой внешней среды интуиция и воображение способны
стать важными инструментами восприятия реальности, дополняя количественные подходы,
которые, по определению, опираются только на наблюдаемые факторы. С другой стороны,
понятно, что чисто качественному методу также присущи значительные погрешности
и что интуиция должна в возможно большей степени проверяться с помощью доступных
фактов и знаний. Таким образом, следует обеспечить совместное использование этих
двух подходов.
Что
касается прогнозирования спроса, то в методологически правильной постановке –
это искусство оценки будущего спроса при предположении об определенном поведении
покупателей в заданных условиях. Прогнозирование спроса в данном случае должно
осуществляется в три этапа. Вначале разрабатывается прогноз внешней среды, затем
– прогноз развития данной отрасли, наконец, разрабатывается прогноз величины спроса
на товары конкретной компании. Такие комплексные, тем более аналитические модели,
разработать и реализовать чрезвычайно сложно, поэтому на практике получили применение
более простые статистические модели.
Все
прогнозы объема продаж строятся на использовании трех видов информации, полученных
на основе изучения: что люди говорят, что люди делают и что люди сделали. Получение
первого вида информации основывается на изучении мнения потребителей и покупателей,
торговых агентов и посредников. Здесь используются методы социологических исследований
и экспертные методы. Изучение того. что люди делают предполагает проведение тестирования
рынка. Изучение того, что люди сделали, предполагает анализ статистических данных
о сделанных ими покупках.
Обычно
в данном случае речь идет о прогнозировании на основе статистических данных по
объему продаж для конкретной компании или конкретного рынка величины текущего
рыночного спроса на определенный товар. В литературе, в которой приводятся результаты
использования тех или иных статистических моделей, очень часто не делается различия
между различными видами спроса, и его прямым образом отождествляют с объемом продаж.
6.
Прогнозирование спроса, основанное на методах математической статистики
Можно
выделить два метода разработки прогнозов, основанных на методах математической
статистики: экстраполяцию и моделирование.
В
первом случае в качестве базы прогнозирования используется прошлый опыт, который
пролонгируется на будущее. Делается предположение, что система развивается эволюционно
в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем более вероятно сохранение
ее параметров без изменения, конечно, на срок не слишком большой. Обычно рекомендуется,
чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности исходной временной базы.
Во
втором случае строится прогнозная модель, характеризующая зависимость изучаемого
параметра от ряда факторов, на него влияющих. Она связывает условия, которые,
как ожидается, будут иметь место и характер их влияния на изучаемый параметр.
Данные
модели не используют функциональные зависимости; они основаны только на статистических
взаимосвязях.
При
построении прогнозных моделей чаще всего используется парный и множественный регрессионный
анализ; в основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.
Парный
регрессионный анализ основан на использовании уравнения прямой линии:
y
= a + bx,
где
y – оцениваемая или прогнозируемая зависимая переменная (результативный признак);
a – свободный член уравнения;
x – независимая переменная (факторный признак),
используемая для определения зависимой переменной.
b – коэффициент регрессии,
измеряющий среднее отношение отклонения результативного признака от его средней
величины к отклонению факторного признака от его средней величины на одну единицу
его измерения – вариация y, приходящаяся на единицу вариации x.
Коэффициенты
a и b рассчитываются на основе наблюдений величин y и x с помощью метода наименьших
квадратов [3].
Предположим,
что торговый агент продает детские игрушки, посещая квартиры случайным образом.
Отсутствие посещения какой-то квартиры означает отсутствие продажи или a = 0.
Если в среднем каждый десятый визит сопровождается продажей на 62 доллара, то
стоимость продажи на один визит составит 6,2 доллара или b = 6,2.
Тогда
y = 0 + 6,2x.
Таким
образом, можно ожидать, что при 100 визитах доход составит 620 долларов. Надо
помнить, что эта оценка не является обязательной, а носит вероятностный характер.
Анализ
на основе множественной регрессии основан на использовании более, чем одной независимой
переменной в уравнении регрессии. Это усложняет анализ, делая его многомерным.
Однако регрессионная модель более полно отражает действительность, так как в реальности
исследуемый параметр, как правило, зависит от множества факторов.
Так,
например, при прогнозировании спроса идентифицируются факторы, определяющие спрос,
определяются взаимосвязи существующие между ними, и прогнозируются их вероятные
будущие значения; из них при условии реализации условий, для которых уравнение
множественной регрессии остается справедливым, выводится прогнозное значение спроса.
Все
что касается множественной регрессии концептуально является идентичным парной
регрессии, за исключением того, что используется более, чем одна переменная. Под
этим углом зрения слегка изменяется терминология и статистические расчеты.
Многофакторное
уравнение множественной регрессии имеет следующий вид:
y
= a + b1 x 1 + b2x2 + b3 x3 + .... + bm xm,
где
y – зависимая или прогнозируемая переменная;
xi – независимая переменная;
a – свободный член уравнения;
bi – коэффициент условно-чистой регрессии;
i = 1, m;
m – число независимых переменных (факторных признаков).
Термин
“коэффициент условно-чистой регрессии” означает, что каждая из величин b измеряет
среднее по совокупности отклонение зависимой переменной (результативного признака)
от ее средней величины при отклонении зависимой переменной (фактора) x от своей
средней величины на единицу ее измерения и при условии, что все прочие факторы,
входящие в уравнение регрессии, закреплены на средних значениях, не изменяются,
не варьируются.
Ограничением
прогнозирования на основе регрессионного уравнения, тем более парного, служит
условие стабильности или по крайней мере малой изменчивости других факторов и
условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится “внешняя
среда” протекающего процесса, прежнее уравнение регрессии результативного признака
на факторный потеряет свое значение.
Следует
соблюдать еще одно ограничение: нельзя подставлять значения факторного признака,
значительно отличающиеся от входящих в базисную информацию, по которой вычислено
уравнение регрессии. При качественно иных уровнях фактора, если они даже возможны
в принципе, были бы иными параметры уравнения. Можно рекомендовать при определении
значений факторов не выходить за пределы трети размаха вариации как за минимальное,
так и за максимальное значение признака-фактора, имеющееся в исходной информации.
Прогноз,
полученный подстановкой в уравнение регрессии ожидаемого значения фактора, называют
точечным прогнозом. Вероятность точной реализации такого прогноза крайне мала.
Необходимо сопроводить его значение средней ошибкой прогноза или доверительным
интервалом прогноза, в который с достаточно большой вероятностью попадают прогнозные
оценки. Средняя ошибка является мерой точности прогноза на основе уравнения регрессии.
Существуют усовершенствованные методы парной регрессии, в какой-то степени преодолевающие
его недостатки [2], [3].
Простейшими
методами прогнозирования спроса на основе статистической маркетинговой информации
являются экстраполяционные методы, основанные на анализе временных рядов.
Многие
данные маркетинговых исследований представляются для различных интервалов времени,
например, на ежегодной, ежемесячной и др. основе. Такие данные называются временными
рядами. Анализ временных рядов направлен на выявление трех видов закономерностей
изменения данных: трендов, цикличности и сезонности, выявление причин изменения
спроса в прошлом с последующим переносом полученных закономерностей на будущее.
Тренд
характеризует общую тенденцию в изменениях показателей ряда. Те или иные качественные
свойства развития выражают различные уравнения трендов: линейные, параболические,
экспоненциальные, логарифмические, логистические и др. После теоретического исследования
особенностей разных форм тренда необходимо обратиться к фактическому временному
ряду, тем более что далеко не всегда можно надежно установить, какой должна быть
форма тренда из чисто теоретических соображений. По фактическому динамическому
ряду тип тренда устанавливают на основе графического изображения, путем осреднения
показателей динамики, на основе статистической проверки гипотезы о постоянстве
параметра тренда.
В
табл.1 приводятся данные объема продаж велосипедов определенной компании за 17
лет.
Таблица
1
Объем
продажи велосипедов
| Год
| Годовой
объем продаж (в 1000 долларов) |
| 1
| 1340 |
| 2
| 1221 |
| 3
| 909 |
| 4
| 1501 |
| 5
| 1350 |
| 6
| 1253 |
| 7
| 1561 |
| 8
| 1435 |
| 9
| 1114 |
| 10
| 1239 |
| 11
| 1453 |
| 12
| 1890 |
| 13
| 2220 |
| 14
| 2450 |
| 15
| 2790 |
| 16
| 3450 |
| 17 |
3759 |
| 18
| ???? |
Необходимо
определить прогнозную оценку объема продаж на восемнадцатый год.
Представив
в графическом виде данные табл. 1, можно с помощью метода наименьших квадратов
подобрать прямую линию, в наибольшей степени соответствующую полученным данным
(рис.2) и определить прогнозную величину объема продаж.
В
то же время более внимательное рассмотрение рис.2 позволяет сделать вывод о том,
что не все точки близко расположены к прямой. Особенно эти расхождения велики
для последних лет, а верить последним данным, видимо, следует с большим основанием.
В
данном случае можно применить метод экспоненциального сглаживания, назначая разные
весовые коэффициенты (большие для последних лет) данным для разных лет [3],[6].
В последнем случае прогнозная оценка в большей степени соответствует тенденциям
последних лет.
Циклический
характер колебаний статистических показателей характеризуется длительным периодом
(солнечная активность, урожайность отдельных культур, экономическая активность).
Такие явления обычно не являются предметом исследования маркетологов, которых
обычно интересует динамика проблемы на относительно коротком интервале времени.
Сезонные
колебания показателей имеют регулярный характер и наблюдаются в течение каждого
года. Они являются предметом изучения маркетологов (спрос на газонокосилки, на
отдых в курортных местах в течение года, на телефонные услуги в течение суток
и т.д.). Поскольку выявленные закономерности носят регулярный характер, то их
вполне обоснованно можно использовать в прогнозных целях.
В
отличие от прогноза на основе регрессионного уравнения прогноз по тренду учитывает
факторы развития только в неявном виде, и это не позволяет “проигрывать” разные
варианты прогнозов при разных возможных значениях факторов, влияющих на изучаемый
признак. Зато прогноз по тренду охватывает все факторы, в то время как в регрессионную
модель в лучшем случае невозможно включить в явном виде более 10-20 факторов.
Временные
ряды помимо простой экстраполяции могут использоваться также в целях более глубокого
прогнозного анализа, например, объема продаж. Целью анализа в данном случае является
разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой
составляющей в прошлом и ее экстраполяция на будущее. В основе метода лежит идея
стабильности причинно-следственных связей и регулярность эволюции факторов внешней
среды, что делает возможным использование экстраполяции. Метод состоит в разложении
временного ряда на пять компонент:
структурная
компонента, или долгосрочный тренд, обычно связанный с жизненным циклом товара
на исследуемом рынке;
циклическая компонента, соответствующая колебаниям относительно
долгосрочного тренда под воздействием среднесрочных флуктуаций экономической активности;
сезонная компонента, или краткосрочные периодические флуктуации, обусловленные
различными причинами (климат, социально-психологические факторы, структура нерабочих
дней и т.д.);
маркетинговая компонента, связанная с действиями по продвижению
товара, временными снижениями цен и т.п.;
случайная компонента, отражающая
совокупное действие плохо изученных процессов, не представимых в количественной
форме.
Для каждой компоненты рассчитывается параметр, основанный на наблюдавшихся
закономерностях: долгосрочном темпе прироста продаж, конъюнктурных флуктуациях,
сезонных коэффициентах, специфичных факторах (демонстрации, мероприятия по стимулированию
сбыта и т.п.). Затем эти параметры используют для составления прогноза.
Понятно,
что такой прогноз имеет смысл как краткосрочный, на период, в отношении которого
можно принять, что характеристики изучаемого явления существенно не изменяются.
Это требование часто оказывается реалистичным вследствие достаточной инерционности
внешней среды.
К
числу главных ограничений экстраполяционных методов следует отнести следующее.
Большинство
прогнозных ошибок связано с тем, что в момент формулирования прогноза в более
или менее явной форме подразумевалось, что существующие тенденции сохранятся в
будущем, что редко оправдывается в реальной экономической и общественной жизни.
Экстраполяционные методы не позволяют действительно “предсказать” эволюцию спроса,
поскольку неспособны предвидеть какие-либо “поворотные точки”. В лучшем случае
они способны быстро учесть уже произошедшее изменение. Поэтому их называют “адаптивной
прогнозной моделью”. Тем не менее для многих проблем управления такой “апостериорный”
прогноз оказывается полезным при условии, что имеется достаточно времени для адаптации
и факторы, определяющие уровень продаж, не подвержены резким изменениям.
Так
в 40-х годах нашего века американские специалисты предсказывали: производство
легковых автомобилей в США достигнет насыщения и будет составлять 300 000 штук
в месяц. Но уже в 1969 году их в США производилось более 550 000 штук. В настоящее
время эта цифра возросла еще в 1,2 – 1,3 раза.
В
1983-1984 гг. на американский рынок были введены 67 новых моделей персональных
компьютеров, и большинство фирм рассчитывало на взрывной рост этого рынка. По
прогнозам, которые давали в то время маркетинговые фирмы, число установленных
компьютеров в 1988 г. должно было составить от 27 до 28 миллионов. Однако к концу
1986 г. было поставлено только 15 миллионов, поскольку условия использования компьютеров
радикально изменились, а этого никто не предвидел.
Эти
ошибки в прогнозах носили не математический, а чисто логический характер: ведь
при прогнозировании использовались временные ряды, достаточно хорошо отражающие
имеющийся в то время статистический материал.
Развитие
общества определяется очень большим числом факторов. Эти факторы сильно связаны
между собой и далеко не все они поддаются непосредственному измерению. Кроме того,
по мере развития общества порой неожиданно начинают вступать в действие все новые
и новые факторы, которые раньше не учитывались.
Временные
ряды могут становиться ненадежной основой для разработки прогнозов по мере того,
как экономика приобретает все более международный характер и все в большей степени
подвергается крупной технологической перестройке. В связи с этим необходимо в
первую очередь развивать способности предвидения, что подразумевает хорошее знание
ключевых факторов и оценку чувствительности организации к внешним угрозам.
Вышеназванное
ни в кое мере не умаляет значимости экстраполяционных методов в прогнозировании.
Как и любые методы их надо уметь использовать. Прежде всего экстраполяционные
методы следует применять для относительно краткосрочного прогнозирования развития
достаточно стабильных, хорошо изученных процессов. Прогнозный период времени не
должен превышать 25-30% от исходной временной базы. При использовании уравнений
регрессии прогнозные расчеты следует проводить для оптимистических и пессимистических
оценок исходных параметров (независимых переменных), получая таким образом оптимистические
и пессимистические оценки прогнозируемого параметра. Реальная прогнозная оценка
должна находиться между ними.
В
ряде случаев прогнозную оценку, полученную на основе экстраполяционных методов,
используют как индикатор желательности получения определенной величины прогнозируемого
параметра. Предположим, что была получена прогнозная оценка величины спроса на
какой-то товар. Она говорит о том, что при тех же условиях внешней среды, структуре
и силе действия исходных факторов величина спроса к определенному моменту времени
достигнет такой-то величины. Менеджерам, которые используют результаты данного
прогноза, следует ответить на вопрос: “А устраивает ли нас данное величина спроса?”
Если “Да”, то надо приложить максимум усилий, чтобы все сохранить без изменения.
Если “Нет”, то необходимо использовать внутренние возможности (например, провести
дополнительную рекламную компанию) и постараться повлиять на определенные факторы
внешней среды, поддающиеся косвенному воздействию ( например, повлиять на деятельность
посредников, пролоббировать изменение определенных тарифов, импортных пошлин).
Вся эта деятельность направлена на обеспечение получения желаемой величины спроса.
При
прогнозировании спроса могут использоваться метод ведущих индикаторов и индикаторы
покупательной способности, охарактеризованные ранее, а также кривые жизненного
цикла.
В
последнем случае в качестве потенциала рынка рассматривается рыночный спрос товара,
вступившего в фазу зрелости своего жизненного цикла. Применение модели жизненного
цикла продукта подразумевает способность формулировать прогнозы качественного
или количественного характера относительно эволюции начального спроса на рынке
определенного товара. Эти данные определяются экспертным путем или исходя из изучения
статистики изменения объема реализации по времени. В последнем случае можно воспользоваться
S-образными кривыми. Наиболее известными кривыми данного типа является логистическая
кривая [5].
7.
Краткая характеристика экспертных методов
Методы
экспертных оценок используются для прогнозирования событий будущего, если отсутствуют
статистические данные или их недостаточно. Они также применяются для количественного
измерения таких событий, для которых не существует других способов измерения ,
например, при оценке важности целей и предпочтительности отдельных методов продвижения.
Иными словами, методы экспертных оценок применяются как для количественного измерения
событий в настоящем, так и для целей прогнозирования.
Когда
речь идет о прогнозировании объема продаж, то обычно торговый персонал и персонал
торговых посреднических организаций имеет достаточно точное представление о потенциале
продаж, который могут обеспечить их клиенты, и, кроме того, имеет возможность
дать оценку потенциала рынка в целом, по крайней мере на той территории, которую
он обслуживает. Проще всего попросить торговых работников дать оценки по каждому
товару, но не абстрактно, а исходя из конкретных гипотез о маркетинговых усилиях
в вопросах цен, рекламной поддержки и т.п. После этого менеджеры службы сбыта
формулируют итоговые оценки, суммируя оценки всех экспертов.
Включить
торговых работников в процесс прогнозирования полезно прежде всего для того, чтобы
создать у них соответствующую мотивацию и способствовать принятию назначаемых
им квот по продажам. Кроме того, они незаменимы при построении прогнозов продаж
в очень малых сегментах, на уровне отдельной территории или отдельного клиента.
Очевидно,
что зачастую трудно из-за отсутствия статистической и отчетной информации (особенно
касающейся деятельности фирм-конкурентов) получить количественные оценки таких
показателей, например, как показатели рыночной доли и динамики изменения объема
продаж. В этом случае также могут использоваться экспертные оценки, формирующие
чисто качественные значения этих показателей (в терминах “выше, на том же уровне,
ниже” и тому подобное).
В
то же время экспертные оценки имеют и недостатки. С одной стороны, нет гарантий,
что полученные оценки в действительности достоверны, а с другой – имеются определенные
трудности в проведении опроса экспертов и обработке полученных данных. Если второй
недостаток относится к преодолимым трудностям, то первый имеет принципиальное
значение. Существующие способы определения достоверности экспертных оценок основаны
на предположении, что в случае согласованности действий экспертов достоверность
оценок гарантируется. Это на самом деле не всегда верно, и можно привести случаи,
когда отдельные эксперты, не согласные с мнением большинства, давали правильные
оценки.
Следовательно,
единодушие большинства экспертов не всегда является критерием достоверности оценок.
Отсюда вытекает необходимость тщательного отбора экспертов. Дело в том, что при
обсуждении многих вопросов, особенно не стандартных, например, прогнозирование
рыночной ситуации в нестабильных политико-экономических условиях, должны участвовать
эксперты высокой квалификации. Прогнозы, составленные “средними” экспертами, будут
основаны в лучшем случае на традиционных, привычных оценках, тогда как высококвалифицированные
специалисты обнаружат и оценят скрытые факторы.
При
нахождении оценок экспертным путем помимо погрешности, вносимой недостатком информации
о событиях и недостаточной компетентностью экспертов, возможна и погрешность совсем
иного рода, обусловленная заинтересованностью экспертов в результатах оценки,
что обязательно скажется на их достоверности. Наличие такого рода погрешности
может значительно искажать оценки, вследствие чего необходимо предусмотреть соответствующие
меры для устранения погрешности.
Например,
всегда существует опасность систематического занижения оценок потенциального спроса
со стороны сбытовиков, которые заинтересованы иметь легко выполнимый план по продажам,
а в конце планового периода добиться значительного превышения плановых показателей.
Отметим следующие варианты коррекции таких оценок, снижающие риск систематической
погрешности.
Попросить
торговых работников самостоятельно определить степень погрешности их оценок. Эти
данные можно затем использовать для уточнения прогноза.
Далее
возможно скорректировать оценки торговых работников с помощью регионального менеджера
по продажам, который может иметь более широкий взгляд.
Возможно
ввести корректирующий коэффициент, основанный на учете погрешностей в прошлых
прогнозах каждого торгового работника.
Применяются
как индивидуальные, так и групповые ( коллективные) экспертные опросы.
К
числу групповых экспертных опросов относятся:
открытое
обсуждение поставленных вопросов с последующим открытым или закрытым голосованием;
закрытое обсуждение с последующим закрытым голосованием или заполнением анкет
экспертного опроса;
свободные высказывания без обсуждения и голосования.
Опыт
показал, что традиционные методы обсуждения поставленных перед группой экспертов
вопросов, относящиеся к первому типу экспертных опросов, до достижения определенного
согласия между ними или до выработки общей позиции не являются наилучшими методами
использования группы экспертов. Эти методы обсуждения страдают рядом недостатков,
таких, как взаимное влияние мнений экспертов и нежелание участников обсуждения
отказываться от точек зрения, ранее высказанных публично. Поэтому на практике
при подготовке решений по широкому кругу вопросов находят все большее распространение
второй и третий типы групповых экспертных оценок.
Второй
тип групповых экспертных оценок можно подразделить на две категории: экспертный
опрос, проводимый в один тур путем одноразового заполнения анкет, и проводимый
в несколько туров путем многократного заполнения анкет экспертами с целью последовательного
уточнения оценок.
Можно
выделить следующие основные этапы экспертных опросов, проводимых в один тур:
А.
Подбор экспертов и формирование экспертных групп.
Б. Формирование вопросов
и составление анкет.
В. Формирование правил определения суммарных оценок на
основе оценок отдельных экспертов.
Г. Работа с экспертами.
Д. Анализ и
обработка экспертных оценок.
Содержание
отдельных этапов экспертных опросов раскрыто в книге [1 ].
Одним
из наилучших методов использования суждений экспертов является метод “Дельфи”,
предусматривающий проведение экспертного опроса в несколько туров.
Создатели
этого метода назвали его “Дельфи” по имени древнегреческого города Дельфи, который
заслужил свою известность оракулами, занимавшимися предсказанием будущего.
В
методе “Дельфи” делается попытка усовершенствовать групповой подход к решению
задачи разработки прогноза или оценки путем взаимной критики субъективных взглядов,
высказываемых отдельными специалистами без непосредственных контактов между ними
и при сохранении анонимности мнений или аргументаций в защиту этих мнений.
В
одном из вариантов этого метода прямое обсуждение заменяется обменом информацией
и мнениями с помощью тщательно разработанных вопросников. К участникам обращаются
с просьбой не только высказать свои мнения, но и привести их обоснование, а в
каждом из последующих туров опроса им выдается новая и уточненная информация по
высказанным мнениям, которая образуется в результате расчета совпадения точек
по ранее выполненным этапам работы. Этот процесс продолжается до тех пор, пока
продвижение в направлении повышения совпадения точек зрения не становится незначительным.
После этого фиксируются расходящиеся точки зрения.
Для
уяснения сущности метода “Дельфи” рассмотрим пример оценки спроса на какой-то
товар, при проведении которой могут существовать различные точки зрения и суждения.
Будем решать эту задачу в следующей последовательности. Во-первых, попросим отдельно
каждого эксперта дать свою оценку спроса С, затем расположим ответы в порядке
возрастания предлагаемых значений и определим квартили Q , M и Q таким образом,
чтобы каждый из четырех интервалов, образованных этими тремя точками на линии
значений С, содержал одну четвертую часть оценок. Для 11 участников это будет
выглядеть следующим образом:
Во
– вторых, значения Q1, M и Q3 (мнение экспертной группы) сообщаем участникам опроса
и в том случае, если первоначальная оценка выходит за междуквартальное значение
(Q1 – Q3), просим пересмотреть ее, а также высказать свои соображения, почему
ответ должен быть ниже (или выше) значений, определенных 75% участников первого
тура.
В
– третьих, мы передаем результаты второго тура (которые, как правило, имеют меньшее
расхождение, чем в первом туре) в обобщенной форме всем участникам опроса, включая
сюда новые квартили и медиану. Кроме того, фиксируются обоснования уменьшения
или увеличения значений, предложенных участникам опроса во втором туре (конечно,
при их обобщении и редактировании сохраняется анонимность авторов). После этого
экспертов просят рассмотреть новые оценки и их обоснования, высказать свое сомнение
о их весомости и пересмотреть свою предыдущую оценку. В том случае, если пересмотренные
оценки выпадают из междуквартальных значений, то автора просят кратко изложить
причины его несогласия с аргументами, которые привели бы его оценку ближе к значению
медианы.
Наконец,
в четвертом туре участникам опроса сообщают квартили третьего распределения ответов
и контраргументы, высказанные в третьем туре и просят еще раз пересмотреть оценки.
Медиана, получаемая в результате четвертого тура, принимается в качестве значения
групповой экспертной оценки величины спроса. Зачастую требуемый уровень консенсуса
экспертов достигается за два тура.
Метод
коллективной генерации идей (по американской терминологии метод “мозговой атаки”)
относится к третьему типу групповых экспертных оценок и направлен на получение
большого количества идей, в том числе и от лиц, которые, обладая достаточно высокой
степенью эрудиции, обычно воздерживаются от высказываний.
При
проведении экспертного опроса с помощью метода коллективной генерации идей проблема
должна быть сформулирована в основных терминах с выделением центрального вопроса.
Кроме того, предусматривается отсутствие любого вида критики, препятствующей формулировке
идей, свободная интерпретация идей в рамках данного вопроса, стремление к получению
максимального количества идей, учитывая принцип повышения вероятности полезных
предложений с увеличением общего их количества и, наконец, поощрение различных
комбинаций идей и путей их усовершенствования.
Процесс
выдвижения идей протекает в определенном смысле лавинообразно: высказываемая одним
из членов группы идея порождает творческую реакцию у других. Исследования эффективности
метода коллективной генерации идей показали, что групповое мышление производит
на 70% больше ценных новых идей, чем сумма индивидуальных мышлений. Наиболее продуктивными
признаны группы в 10 – 15 человек, хотя имеются примеры использования и более
многочисленных групп – до 200 человек.
Так
как результаты этого метода представляют не совокупность несвязанных высказываний,
а систему идей, ни одно предложение не персонифицируется. Результаты обсуждения
считаются плодом коллективного труда всей группы. Это вполне закономерно. Ведь
любая идея, высказанная в данный момент одним из участников опроса, могла уже
ранее “мысленно принадлежать” его коллеге, ожидающему слова. Кроме того, конкретное
предложение может быть прямо подсказано идеей, поданной кем-то несколькими минутами
раньше. Принимая во внимание указанный аспект, на рассмотрение не рекомендуется
выносить проблемы, затрагивающие чей-либо приоритет в рассматриваемой области.
С
помощью метода коллективной генерации идей можно успешно решать многие задачи
маркетинговых исследований, например:
определение
возможных путей развития прогнозируемого процесса или объекта, один из которых
оптимальный; при решении подобных задач данный метод применяется с целью определения
полного набора возможных путей развития;
определение наиболее широкого круга
применяемых методов, если решение проблемы требует параллельного или последовательного
использования ряда разнообразных методов;
выявление круга факторов, которые
необходимо принимать во внимание, определяя окончательный вариант решения. Например,
величину спроса.
К числу важнейших недостатков метода коллективной генерации
идей относится значительный уровень информационного шума, создаваемого тривиальными
идеями, спонтанный и стихийный характер генерации идей.
Вопросы
для повторения и обсуждения
Что
такое сценарий и чем он отличается от прогноза?
Какие виды рынков и спроса
вы знаете?
Охарактеризуйте три подхода к проведению рыночных исследований.
Перед вами стоит задача оценить текущий рыночный спрос на телевизоры в городе
Москве. Как и с помощью каких методов вы это будете делать?
Что является более
серьезной проблемой: недооценка или переоценка спроса?
Приведите примеры расширяемых
и нерасширяемых рынков. Можете ли вы привести примеры рынков, которые ранее являлись
нерасширяемыми, а затем стали расширяемыми? Чем было вызвано неожиданное расширение
рынка?
Охарактеризуйте различные методы прогнозирования и опишите их достоинства
и недостатки.
Какие экспертные методы можно использовать при прогнозировании
спроса?
Охарактеризуйте методы математической статистики, используемые при
прогнозировании спроса. Какими достоинствами и недостатками они обладают?
За
последний год объем реализации вашего продукта подскочил на 50%, до этого он в
течение нескольких лет был относительно стабильным. Как вы спрогнозируете спрос
на следующий год?
Идентифицируйте тренд, циклические и сезонные колебания
спроса на алкогольные напитки. Являются ли эти компоненты одинаковыми для пива,
вина и крепких спиртных напитков? Поможет ли использование временных рядов предсказать
будущие продажи алкогольных напитков?
Использованная
литература
Голубков
Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М., Финпресс,
1998.
Дружинин Н.К. Математическая статистика в экономике. М., Статистика,
1971.
Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики.М., Финансы и статистика,
1996.
Ламбен Жан-Жак. Стратегический маркетинг. Санкт-Петербург, Наука, 1996.
Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М., Прогресс, 1974.
Burns Alvin C., Bush Ronald F. Marketing Research. New Jersey, Prentice Hall,
1995.
Kotler Philip, Armstrong Gary. Principles of Marketing. Fifth Ed. Prentice
Hall, 1991.
Perspectives a long terme de l’industrie automobile mondiale.
OECD, Paris. 1983.
